CNN总结
CNN总结 CNN原理详解 （总结抄的上面两个链接。） 1. 三个基本层： ① 卷积层：作为特征提取器。 输出的feature_map尺寸计算公式：（原图尺寸-卷积核尺寸）/步长 + 1 ② 池化层：压缩数据，减少内存消耗。 常用池化方法有两种： 1）Maxpooling：取滑动窗口内最大的值。 2）Averagepooling：取滑动窗口内所有值的平均值。 计算公式同上。 ③
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